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      優(yōu)異專業(yè)卡降臨!CUDA市場總經(jīng)理專訪

          泡泡網(wǎng)顯卡頻道5月29日 近日NVIDIA舉行了一次專訪活動,在活動中NVIDIA公司CUDA市場總經(jīng)理Sanford Russell以及中國區(qū)公關(guān)經(jīng)理金洋為大家詳細講解了關(guān)于通用計算以及CUDA 4.0的一些相關(guān)技術(shù),令大家充分了解到了CUDA 4.0在通用計算市場所具備的優(yōu)勢。

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      ● NVIDIA公司中國區(qū)公關(guān)經(jīng)理金洋:

          Sanford Russell是負責GPU計算的全球總監(jiān),簡單來說就是負責CUDA的。這次過來主要跟大家介紹一下CUDA4.0,再介紹一下CUDA這幾年在業(yè)界的變化,或者說整個公司,包括一些大學、一些利用CUDA賺錢的公司怎么看CUDA的,一些最新的變化跟大家分享一下。

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      ● NVIDIA公司CUDA市場總經(jīng)理Sanford Russell:

          謝謝大家今天來參加這個活動。我是Sanford Russell,是CUDA的市場總監(jiān)。我從1997年就加入了NVIDIA公司,曾經(jīng)做過產(chǎn)品相關(guān)的工作,也做過開發(fā)者,所以在這個職位之前有一些其他方面的經(jīng)驗。從2007年開始,我們就開始了GPU計算方面的工作,當時主要是了解客戶的需求,然后有逐步的架構(gòu)和軟件的進行。大家如果有什么問題,關(guān)于過去還有關(guān)于現(xiàn)在以及如何發(fā)展到今天這一步的問題,都可以問。

          我這個團隊所從事的主要工作是圍繞著整個硬件的生產(chǎn)系統(tǒng)所有的這些開發(fā)者、編程和合作伙伴,還有我們所支持的軟件開發(fā)出來的語言對于GPU計算的支持,包括像C/C++、Fortran、Direct等等這些。這張圖就可以說明我們?nèi)粘9ぷ鞯年P(guān)注內(nèi)容。

          三、四年之前,我們主要關(guān)注的工作是在語言、編譯器這一塊,最近一、兩年更多的工作放在了像數(shù)學庫,以及如何在整個平臺上實現(xiàn)成本的管理,特別是像娛樂集群,有些用戶會用非常多的GPU,可能是幾百臺,甚至可能是更大規(guī)模的集群,所以涉及到這上面兩塊,一個是集群的管理,還有工具和合作方、合作者這一塊有專門的團隊來負責這方面的工作,隨著我們的產(chǎn)品和技術(shù)的成熟,這方面工作的量也會越來越大。

          上面所指的涉及到的是與軟件開發(fā)公司之間的合作,這個在公司有另外一位高層來負責這方面的工作。針對于每一個具體的應(yīng)用行業(yè),像油氣、制造業(yè)、金融、化學、生物等等,這些專門的行業(yè)都有專門指定的人和相應(yīng)軟件的開發(fā)合作伙伴一起工作。現(xiàn)在圍繞CUDA已經(jīng)有一個非常大的團隊,一開始只有4個人,現(xiàn)在有一個非常大的團隊,而且是分屬不同的業(yè)務(wù)部門。所以GPU計算對于我們公司來說是具有戰(zhàn)略性的,不僅僅是一個簡單的產(chǎn)品,可是你看到的只是一個簡單的東西,但是背后有很多的東西,包括軟件。

      ● NVIDIA公司中國區(qū)公關(guān)經(jīng)理金洋:

          NVIDIA并不像很多人認為的那樣,只是簡單地做Tesla,做CUDA,這是初期的事情。現(xiàn)在考慮真正讓用戶將GPU的硬件和CUDA集成在一起。我們做了很多管理工作,做了很多支持工具和溝通工作,使得我們這邊的支持和服務(wù)讓用戶真正可以方便的應(yīng)用到GPU,而不僅僅簡單的說這是一個卡,我們真正從頭到尾一步一步給用戶支持,讓他真正實現(xiàn)利用GPU的性能。

      ● NVIDIA公司CUDA市場總經(jīng)理Sanford Russell:

          這個是過去兩年當中,我們開展非常重要的工作方面,涉及到研究和教育方面。這對于現(xiàn)在GPU的工作來說是非常重要的一塊,因為在五、六年之前,可能這是比較新的領(lǐng)域,但是現(xiàn)在可以看到,已經(jīng)有很多大學他們已經(jīng)開設(shè)了GPU的課程。右邊是CUDA的教學中心,中間這個是CUDA的研究中心,左邊是CUDA的卓越中心,卓越中心在中國有兩個。從這個上面就可以看出,現(xiàn)在整個CUDA的研究還有教學增長非常迅速,規(guī)模也是越來越大。很多大學現(xiàn)在都有CUDA的相關(guān)課程,主要是使用C和C++語言,往往本來就有C語言的課程,現(xiàn)在再加入了與CUDA相關(guān)的內(nèi)容。全世界總共有400多家大學有與CUDA相關(guān)的教學課程,這樣從全世界的地域來說有一個很好的覆蓋性,同時通過這些大學畢業(yè)出來的學生,他們都掌握了GPU編程的能力。

          這些是一些與CUDA有關(guān)的書,左下角兩本是新出的,叫《GPU COMPUTING GEMS》,書很厚,有800頁左右。大學的教授要編這些書,就請大家提交相關(guān)材料,后來提交的相關(guān)文章太多了,結(jié)果就編了兩本書,因為如果一本書有1600頁就太多了,所以最終出了兩本書。

          從我們的角度來說,有一點希望大家能夠非常清晰的認識到,我們對于GPU計算的看法不是把CPU和GPU對立起來,應(yīng)該是CPU+GPU,從而實現(xiàn)非常好的的性能。為了實現(xiàn)非常好的的性能,就需要能夠充分利用CPU所有的核再加上GPU的能力。

          這就是GPU編程,對于GPU編程來說,就是把里面這些關(guān)鍵的功能可以用GPU進行加速的功能給挑出來,而這些應(yīng)用代碼現(xiàn)在主要都是用C語言來寫的。為什么CUDA的C語言會有這么多的人去用?因為它本來就是一個用的比較多的語言,我們所提供的是一個C語言的編譯器,使得這些編譯者可以直接對GPU進行編譯。除此以外,我們有一些合作方他們提供的解決辦法,像PGI的解決辦法,他們的做法是類似的,只是用的不是C語言,是Fortran語言。現(xiàn)在主要用的比較多的是C語言和Fortran語言,而對于API來說,處于非常低層,因此現(xiàn)在要通過編程來使用是比較麻煩的。但是我們相信隨著時間的推移,可能這一點會有所改善。但是無論對于API還是對于語言本身,我們對會對它進行支持,這個是我的策略。所以現(xiàn)在支持的像C語言、C++、Fortran、OpenGL,還有Direct等等都有支持的,我們有合作伙伴在做.net的工作,這也讓我們感到非常振奮,因為這樣可以和微軟整個語言系列結(jié)合起來。

          這是我們的行業(yè)合作伙伴的圖片,大家可以看到,就從這個架構(gòu)上來說,我們看垂直的行業(yè),我們公司內(nèi)部的架構(gòu)上,也是把這個架構(gòu)跟這些垂直的行業(yè)匹配起來。現(xiàn)在就行業(yè)和研究的覆蓋范圍已經(jīng)相當大了,但隨著時間,我們希望把更多的行業(yè)和領(lǐng)域納入進來,這樣就要求以支持更多的語言或者支持更多的語言特性或者添加庫,這些就是我們現(xiàn)在要開展工作的地方。比較新的一個行業(yè)就是制造業(yè),制造業(yè)本身也是非常重量級的行業(yè),比如像汽車、飛機、火車,還有巴士、輪船等等,他們的設(shè)計很多都會用到這個軟件。

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